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基于粒子群優(yōu)化神經網絡的無線定位算法
來源:微型機與應用2014年第4期
鄭 敏1,毛永毅2,唐凱林1
(1.西安郵電大學 電子工程學院,陜西 西安710061; 2.西安郵電大學 研究生部,陜西 西安7
摘要: 對于傳統(tǒng)的對移動臺的定位,提出了一種基于粒子群(PSO)優(yōu)化神經網絡的算法。這一PSO-BP算法首先利用PSO對神經網絡傳統(tǒng)的目標函數及參數進行優(yōu)化,再利用改進后的BP神經網絡對非視距誤差(NLOS)進行修正,最后利用算法LS進行移動臺的定位。仿真結果表明,該基于PSO的神經網絡定位算法尋優(yōu)效果穩(wěn)定,預測誤差小,具有可行性。
Abstract:
Key words :

摘  要: 對于傳統(tǒng)的對移動臺的定位,提出了一種基于粒子群(PSO)優(yōu)化神經網絡的算法。這一PSO-BP算法首先利用PSO對神經網絡傳統(tǒng)的目標函數及參數進行優(yōu)化,再利用改進后的BP神經網絡對非視距誤差(NLOS)進行修正,最后利用算法LS進行移動臺的定位。仿真結果表明,該基于PSO的神經網絡定位算法尋優(yōu)效果穩(wěn)定,預測誤差小,具有可行性。
關鍵詞: 粒子群;神經網絡;NLOS誤差;定位算法

    現有的蜂窩網無線定位系統(tǒng)包含了基于移動臺的無線定位、基于移動通信的無線定位等。移動通信網絡中信道環(huán)境復雜多變,尤其是在市區(qū)受阻礙物引起的多徑干擾和非視距NLOS誤差極大地影響了定位精度。利用BP神經網絡具有學習速率快、結構簡單等優(yōu)點來修正NLOS誤差,但是傳統(tǒng)的BP神經網絡結構參數存在很大的缺點,容易陷入局部最小值,需要優(yōu)化神經網絡并用于提升無線定位精度。
    BP神經網絡是一種前向型反饋神經網絡,在反向傳播的算法中通過改進的PSO合理迭代確定。參考文獻[1-2]利用基站的坐標通過定義殘差函數,對定位結果進行加權得到移動臺的位置,參考文獻[3]提出了迭代次數更少,收斂速度更快的改進的粒子群優(yōu)化算法,參考文獻[4]提出了一種利用BP神經網絡模型對NLOS誤差的修正。本文結合粒子群優(yōu)化算法和BP神經網絡的特點,利用了網絡的學習特點和粒子群的跟蹤遍歷迭代尋找最優(yōu)解,修正NLOS誤差之后,再通過測量值TDOA使用LS算法進行位置估計。跟蹤仿真驗明該定位算法有較高的精度。



            輸入向量為:
            P=[TDOA21,TDOA31,TDOA41,TDOA51,

    圖3為在不同的測量誤差下本文算法與其他常用算法的跟蹤比較結果。隨著測量誤差的增加,幾種算法的定位性能都有一定程度的降低。從定位效果上看,本文算法有較好的穩(wěn)定性能,明顯優(yōu)于BP算法和LS算法。說明PSO-BP對于誤差的增大有較好的適應性。

    圖4為在不同小區(qū)服務半徑下本文算法與其他常用算法的跟蹤比較結果,縱坐標為各個算法跟蹤結果的均方誤差值。由于半徑的增加,BS和MS之間的距離有所增大,導致NLOS誤差增加,所以定位精度下降。由圖看出,本文PSO-BP算法在不降低BP網絡學習能力的情況下具有更好的穩(wěn)定性。

 

 

    本文將粒子群算法應用于BP神經網絡的TDOA定位算法中,該算法結合了粒子群收斂速度快及神經網絡的學習特性等優(yōu)點,通過對NLOS誤差的修正最終利用LS算法進行位置估計。仿真結果表明,本文算法定位精度高,性能穩(wěn)定,收斂速度快,與其他算法相比有較高的辨識精度,證明了該算法的有效性和可行性。
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